存储驱动

要有效地使用存储驱动程序,了解Docker如何构建和存储镜像,以及容器如何使用这些镜像是非常重要的。您可以根据这些信息做出明智的选择,找到最佳方式来持久化应用程序的数据,并在此过程中避免性能问题。

存储驱动与 Docker 卷

Docker 使用存储驱动来存储镜像层,并在容器的可写层中存储数据。容器的可写层在容器被删除后不会持久化,但适合存储运行时生成的临时数据。存储驱动针对空间效率进行了优化,但(取决于存储驱动)写入速度低于原生文件系统性能,特别是对于使用写时复制文件系统的存储驱动。写入密集型应用程序(如数据库存储)会受到性能开销的影响,特别是在只读层中存在预先存在的数据时。

对写密集型数据、必须在容器生命周期之外持久化的数据以及必须在容器之间共享的数据,使用 Docker 卷。请参阅 卷部分,了解如何使用卷来持久化数据并提高性能。

镜像和层

Docker 镜像由一系列层组成。每一层代表镜像的 Dockerfile 中的一条指令。除了最后一层外,每一层都是只读的。请参考以下 Dockerfile:

# syntax=docker/dockerfile:1

FROM ubuntu:22.04
LABEL org.opencontainers.image.authors="org@example.com"
COPY . /app
RUN make /app
RUN rm -r $HOME/.cache
CMD python /app/app.py

此 Dockerfile 包含四个命令。修改文件系统的命令会创建一个层。FROM 语句通过从 ubuntu:22.04 镜像创建一个层来开始。LABEL 命令仅修改镜像的元数据,不产生新的层。COPY 命令从 Docker 客户端的当前目录添加一些文件。第一个 RUN 命令使用 make 命令构建您的应用程序,并将结果写入一个新层。第二个 RUN 命令删除一个缓存目录,并将结果写入一个新层。最后,CMD 指令指定在容器内运行什么命令,这仅修改镜像的元数据,不产生镜像层。

每一层只是与上一层相比的一组差异。请注意,无论是添加还是删除文件都会导致生成新的一层。在上面的示例中,$HOME/.cache目录被删除了,但仍然存在于上一层中,并计入镜像的总大小。请参考编写Dockerfile的最佳实践使用多阶段构建部分,了解如何优化您的Dockerfile以生成高效的镜像。

这些层是相互堆叠的。当您创建一个新容器时, 您在底层之上添加一个新的可写层。这个层通常 被称为“容器层”。对运行中的容器所做的所有更改,例如 写入新文件、修改现有文件和删除文件,都写入到 这个薄的可写容器层中。下图显示了一个基于 ubuntu:15.04 镜像的容器。

Layers of a container based on the Ubuntu image

存储驱动程序处理这些层相互交互的方式的细节。不同的存储驱动程序可用,它们在不同情况下各有优缺点。

容器和层

容器和镜像的主要区别在于顶部的可写层。 所有对容器的写入操作,包括添加新数据或修改现有数据,都存储在 这个可写层中。当容器被删除时,可写层也会被删除。 底层的镜像保持不变。

由于每个容器都有自己的可写容器层,并且所有更改都存储在这个容器层中,多个容器可以共享访问同一个底层镜像,同时拥有各自的数据状态。下图显示了多个容器共享同一个 Ubuntu 15.04 镜像。

Containers sharing the same image

Docker 使用存储驱动程序来管理镜像层和可写容器层的内容。每个存储驱动程序在实现上有所不同,但所有驱动程序都使用可堆叠的镜像层和写时复制(CoW)策略。

注意

如果需要多个容器共享访问完全相同的数据,请使用 Docker 卷。参考 卷部分 以了解 关于卷的信息。

容器在磁盘上的大小

要查看运行中容器的大致大小,您可以使用 docker ps -s 命令。有两个不同的列与大小相关。

  • size: 每个容器的可写层所使用的数据量(在磁盘上)。
  • virtual size: 容器使用的只读镜像数据量加上容器的可写层 size。 多个容器可能共享部分或全部只读镜像数据。从同一镜像启动的两个容器共享100%的只读数据,而具有不同镜像但具有共同层的两个容器共享这些共同层。因此,您不能简单地将虚拟大小相加。这会高估总磁盘使用量,可能是一个非微不足道的量。

所有运行中容器在磁盘上使用的总磁盘空间是每个容器的 sizevirtual size 值的组合。如果多个容器从完全相同的镜像启动,这些容器的总磁盘大小将是容器的 size 之和加上一个镜像的大小(virtual size - size)。

这还不包括容器占用磁盘空间的以下其他方式:

  • 日志驱动程序 存储的日志文件所使用的磁盘空间。 如果您的容器生成大量日志数据且未配置日志轮转,这可能会占用相当大的空间。
  • 容器使用的卷和绑定挂载。
  • 用于容器配置文件的磁盘空间,通常较小。
  • 内存已写入磁盘(如果启用了交换)。
  • 检查点,如果您正在使用实验性的检查点/恢复功能。

写时复制 (CoW) 策略

写时复制是一种共享和复制文件以实现最大效率的策略。 如果文件或目录存在于镜像的较低层中,而另一层(包括可写层)需要对其进行读取访问,则直接使用现有文件。 当另一层首次需要修改文件时(在构建镜像或运行容器时),该文件将被复制到该层并进行修改。 这最大限度地减少了 I/O 和后续各层的大小。 这些优势在下面有更详细的解释。

共享可减小镜像体积

当您使用 docker pull 从仓库拉取镜像,或者当您从本地尚不存在的镜像创建容器时,每一层都会被单独拉取,并存储在 Docker 的本地存储区域中,该区域在 Linux 主机上通常是 /var/lib/docker/。您可以在以下示例中看到这些层被拉取的过程:

$ docker pull ubuntu:22.04
22.04: Pulling from library/ubuntu
f476d66f5408: Pull complete
8882c27f669e: Pull complete
d9af21273955: Pull complete
f5029279ec12: Pull complete
Digest: sha256:6120be6a2b7ce665d0cbddc3ce6eae60fe94637c6a66985312d1f02f63cc0bcd
Status: Downloaded newer image for ubuntu:22.04
docker.io/library/ubuntu:22.04

这些层中的每一层都存储在 Docker 主机本地存储区域内的各自目录中。要检查文件系统上的这些层,请列出 /var/lib/docker/<storage-driver> 的内容。本示例使用 overlay2 存储驱动程序:

$ ls /var/lib/docker/overlay2
16802227a96c24dcbeab5b37821e2b67a9f921749cd9a2e386d5a6d5bc6fc6d3
377d73dbb466e0bc7c9ee23166771b35ebdbe02ef17753d79fd3571d4ce659d7
3f02d96212b03e3383160d31d7c6aeca750d2d8a1879965b89fe8146594c453d
ec1ec45792908e90484f7e629330666e7eee599f08729c93890a7205a6ba35f5
l

目录名称与层ID不对应。

现在假设你有两个不同的 Dockerfile。你使用第一个来 创建一个名为 acme/my-base-image:1.0 的镜像。

# syntax=docker/dockerfile:1
FROM alpine
RUN apk add --no-cache bash

第二个是基于 acme/my-base-image:1.0,但有一些额外的 层:

# syntax=docker/dockerfile:1
FROM acme/my-base-image:1.0
COPY . /app
RUN chmod +x /app/hello.sh
CMD /app/hello.sh

第二个镜像包含第一个镜像的所有层,以及由 COPYRUN 指令创建的新层,以及一个读写容器层。 Docker 已经拥有第一个镜像的所有层,因此不需要再次拉取它们。这两个镜像共享它们共有的任何层。

如果您根据这两个 Dockerfile 构建镜像,可以使用 docker image lsdocker image history 命令来验证共享层的加密 ID 是否相同。

  1. 创建一个新目录 cow-test/ 并进入该目录。

  2. cow-test/ 中,创建一个名为 hello.sh 的新文件,内容如下:

    #!/usr/bin/env bash
    echo "Hello world"
  3. 将上面第一个 Dockerfile 的内容复制到一个名为 Dockerfile.base 的新文件中。

  4. 将上述第二个 Dockerfile 的内容复制到一个名为 Dockerfile 的新文件中。

  5. cow-test/ 目录中,构建第一个镜像。不要忘记在命令中包含最终的 .。这会设置 PATH,该设置告诉 Docker 在哪里查找需要添加到镜像的文件。

    $ docker build -t acme/my-base-image:1.0 -f Dockerfile.base .
    [+] Building 6.0s (11/11) FINISHED
    => [internal] load build definition from Dockerfile.base                                      0.4s
    => => transferring dockerfile: 116B                                                           0.0s
    => [internal] load .dockerignore                                                              0.3s
    => => transferring context: 2B                                                                0.0s
    => resolve image config for docker.io/docker/dockerfile:1                                     1.5s
    => [auth] docker/dockerfile:pull token for registry-1.docker.io                               0.0s
    => CACHED docker-image://docker.io/docker/dockerfile:1@sha256:9e2c9eca7367393aecc68795c671... 0.0s
    => [internal] load .dockerignore                                                              0.0s
    => [internal] load build definition from Dockerfile.base                                      0.0s
    => [internal] load metadata for docker.io/library/alpine:latest                               0.0s
    => CACHED [1/2] FROM docker.io/library/alpine                                                 0.0s
    => [2/2] RUN apk add --no-cache bash                                                          3.1s
    => exporting to image                                                                         0.2s
    => => exporting layers                                                                        0.2s
    => => writing image sha256:da3cf8df55ee9777ddcd5afc40fffc3ead816bda99430bad2257de4459625eaa   0.0s
    => => naming to docker.io/acme/my-base-image:1.0                                              0.0s
    
  6. 构建第二个镜像。

    $ docker build -t acme/my-final-image:1.0 -f Dockerfile .
    
    [+] Building 3.6s (12/12) FINISHED
    => [internal] load build definition from Dockerfile                                            0.1s
    => => transferring dockerfile: 156B                                                            0.0s
    => [internal] load .dockerignore                                                               0.1s
    => => transferring context: 2B                                                                 0.0s
    => resolve image config for docker.io/docker/dockerfile:1                                      0.5s
    => CACHED docker-image://docker.io/docker/dockerfile:1@sha256:9e2c9eca7367393aecc68795c671...  0.0s
    => [internal] load .dockerignore                                                               0.0s
    => [internal] load build definition from Dockerfile                                            0.0s
    => [internal] load metadata for docker.io/acme/my-base-image:1.0                               0.0s
    => [internal] load build context                                                               0.2s
    => => transferring context: 340B                                                               0.0s
    => [1/3] FROM docker.io/acme/my-base-image:1.0                                                 0.2s
    => [2/3] COPY . /app                                                                           0.1s
    => [3/3] RUN chmod +x /app/hello.sh                                                            0.4s
    => exporting to image                                                                          0.1s
    => => exporting layers                                                                         0.1s
    => => writing image sha256:8bd85c42fa7ff6b33902ada7dcefaaae112bf5673873a089d73583b0074313dd    0.0s
    => => naming to docker.io/acme/my-final-image:1.0                                              0.0s
    
  7. 查看镜像的大小。

    $ docker image ls
    
    REPOSITORY             TAG     IMAGE ID         CREATED               SIZE
    acme/my-final-image    1.0     8bd85c42fa7f     About a minute ago    7.75MB
    acme/my-base-image     1.0     da3cf8df55ee     2 minutes ago         7.75MB
    
  8. 查看每个镜像的历史记录。

    $ docker image history acme/my-base-image:1.0
    
    IMAGE          CREATED         CREATED BY                                      SIZE      COMMENT
    da3cf8df55ee   5 minutes ago   RUN /bin/sh -c apk add --no-cache bash # bui…   2.15MB    buildkit.dockerfile.v0
    <missing>      7 weeks ago     /bin/sh -c #(nop)  CMD ["/bin/sh"]              0B
    <missing>      7 weeks ago     /bin/sh -c #(nop) ADD file:f278386b0cef68136…   5.6MB
    

    某些步骤没有大小(0B),并且是仅元数据的更改,这些更改不会生成镜像层,除了元数据本身外,也不占用任何空间。上面的输出显示该镜像由 2 个镜像层组成。

    $ docker image history  acme/my-final-image:1.0
    
    IMAGE          CREATED         CREATED BY                                      SIZE      COMMENT
    8bd85c42fa7f   3 minutes ago   CMD ["/bin/sh" "-c" "/app/hello.sh"]            0B        buildkit.dockerfile.v0
    <missing>      3 minutes ago   RUN /bin/sh -c chmod +x /app/hello.sh # buil…   39B       buildkit.dockerfile.v0
    <missing>      3 minutes ago   COPY . /app # buildkit                          222B      buildkit.dockerfile.v0
    <missing>      4 minutes ago   RUN /bin/sh -c apk add --no-cache bash # bui…   2.15MB    buildkit.dockerfile.v0
    <missing>      7 weeks ago     /bin/sh -c #(nop)  CMD ["/bin/sh"]              0B
    <missing>      7 weeks ago     /bin/sh -c #(nop) ADD file:f278386b0cef68136…   5.6MB
    

    请注意,第一个镜像的所有步骤也都包含在最终镜像中。最终镜像包含了第一个镜像的两个层,以及在第二个镜像中添加的两个层。

    <missing> 行在 docker history 输出中表明这些步骤要么是在另一个系统上构建的,并且属于从 Docker Hub 拉取的 alpine 镜像的一部分,要么是使用 BuildKit 作为构建器构建的。在 BuildKit 之前,“经典”构建器会为每个步骤生成一个新的“中间”镜像以用于缓存,而 IMAGE 列会显示该镜像的 ID。

    BuildKit 使用自己的缓存机制,不再需要中间镜像来进行缓存。请参阅 BuildKit 以了解 BuildKit 中所做的其他增强功能。

  9. 查看每个镜像的层

    使用 docker image inspect 命令查看每个镜像中各层的加密 ID:

    $ docker image inspect --format "{{json .RootFS.Layers}}" acme/my-base-image:1.0
    [
      "sha256:72e830a4dff5f0d5225cdc0a320e85ab1ce06ea5673acfe8d83a7645cbd0e9cf",
      "sha256:07b4a9068b6af337e8b8f1f1dae3dd14185b2c0003a9a1f0a6fd2587495b204a"
    ]
    
    $ docker image inspect --format "{{json .RootFS.Layers}}" acme/my-final-image:1.0
    [
      "sha256:72e830a4dff5f0d5225cdc0a320e85ab1ce06ea5673acfe8d83a7645cbd0e9cf",
      "sha256:07b4a9068b6af337e8b8f1f1dae3dd14185b2c0003a9a1f0a6fd2587495b204a",
      "sha256:cc644054967e516db4689b5282ee98e4bc4b11ea2255c9630309f559ab96562e",
      "sha256:e84fb818852626e89a09f5143dbc31fe7f0e0a6a24cd8d2eb68062b904337af4"
    ]
    

    请注意,这两个镜像的前两层是完全相同的。第二个镜像增加了两个额外的层。共享的镜像层在 /var/lib/docker/ 中只存储一次,并且在将镜像推送到或从镜像仓库拉取镜像时也会共享。因此,共享的镜像层可以减少网络带宽和存储空间。

    提示

    使用 --format 选项格式化 Docker 命令的输出。

    上面的示例使用了 docker image inspect 命令和 --format 选项来查看层 ID,格式为 JSON 数组。Docker 命令上的 --format 选项可以是一个强大的功能,允许您 从输出中提取和格式化特定信息,而无需 使用 awksed 等额外工具。要了解更多关于使用 --format 标志格式化 docker 命令输出的信息,请参阅 格式命令和日志输出部分。 我们还使用 jq 实用工具 对 JSON 输出进行了美化打印,以提高可读性。

复制使容器高效

当您启动容器时,会在其他层之上添加一个薄的可写容器层。容器对文件系统所做的任何更改都存储在这里。容器未更改的任何文件不会被复制到此可写层。这意味着可写层尽可能小。

当容器中的现有文件被修改时,存储驱动会执行写时复制(copy-on-write)操作。具体涉及的步骤取决于特定的存储驱动。对于 overlay2 驱动程序,写时复制操作大致遵循以下顺序:

  • 在镜像层中搜索需要更新的文件。该过程从最新的镜像层开始,逐层向下直到基础镜像层。当找到结果时,它们会被添加到缓存中以加快未来的操作。
  • 对找到的文件的第一个副本执行 copy_up 操作, 将文件复制到容器的可写层。
  • 对该文件副本所做的任何修改,容器都无法看到存在于下层中的文件只读副本。

Btrfs、ZFS 和其他驱动程序对写时复制(copy-on-write)的处理方式有所不同。您可以在后面的详细描述中阅读更多关于这些驱动程序处理方法的信息。

大量写入数据的容器比不写入数据的容器占用更多空间。这是因为大多数写入操作会在容器的可写顶层占用新空间。请注意,更改文件的元数据,例如更改文件权限或文件所有权,也可能导致copy_up操作,从而将文件复制到可写层。

提示

为写密集型应用程序使用卷。

不要在容器中存储数据,尤其是对于写入密集型应用程序。这类应用程序,例如写入密集型数据库,在只读层中存在预存数据时尤其容易出现问题。

相反,请使用 Docker 卷,它们独立于正在运行的容器, 并且旨在提高 I/O 效率。此外,卷可以在 容器之间共享,并且不会增加容器可写 层的大小。请参阅 使用卷 部分以了解 卷的详细信息。

copy_up 操作可能会产生明显的性能开销。这种开销因使用的存储驱动而异。大文件、大量层和深层目录树会使影响更加明显。由于每个 copy_up 操作仅在首次修改给定文件时发生,因此这一问题得到缓解。

为了验证写时复制的工作原理,以下过程启动了 5 个基于我们之前构建的 acme/my-final-image:1.0 镜像的容器,并检查它们占用的空间大小。

  1. 在 Docker 主机的终端上,运行以下 docker run 命令。 末尾的字符串是每个容器的 ID。

    $ docker run -dit --name my_container_1 acme/my-final-image:1.0 bash \
      && docker run -dit --name my_container_2 acme/my-final-image:1.0 bash \
      && docker run -dit --name my_container_3 acme/my-final-image:1.0 bash \
      && docker run -dit --name my_container_4 acme/my-final-image:1.0 bash \
      && docker run -dit --name my_container_5 acme/my-final-image:1.0 bash
    
    40ebdd7634162eb42bdb1ba76a395095527e9c0aa40348e6c325bd0aa289423c
    a5ff32e2b551168b9498870faf16c9cd0af820edf8a5c157f7b80da59d01a107
    3ed3c1a10430e09f253704116965b01ca920202d52f3bf381fbb833b8ae356bc
    939b3bf9e7ece24bcffec57d974c939da2bdcc6a5077b5459c897c1e2fa37a39
    cddae31c314fbab3f7eabeb9b26733838187abc9a2ed53f97bd5b04cd7984a5a
    
  2. 运行带有 --size 选项的 docker ps 命令以验证 5 个容器 正在运行,并查看每个容器的大小。

    $ docker ps --size --format "table {{.ID}}\t{{.Image}}\t{{.Names}}\t{{.Size}}"
    
    CONTAINER ID   IMAGE                     NAMES            SIZE
    cddae31c314f   acme/my-final-image:1.0   my_container_5   0B (virtual 7.75MB)
    939b3bf9e7ec   acme/my-final-image:1.0   my_container_4   0B (virtual 7.75MB)
    3ed3c1a10430   acme/my-final-image:1.0   my_container_3   0B (virtual 7.75MB)
    a5ff32e2b551   acme/my-final-image:1.0   my_container_2   0B (virtual 7.75MB)
    40ebdd763416   acme/my-final-image:1.0   my_container_1   0B (virtual 7.75MB)
    

    上面的输出显示,所有容器共享镜像的只读层(7.75MB),但没有数据写入容器的文件系统,因此容器没有占用额外的存储空间。

    注意

    此步骤需要一台 Linux 机器,并且在 Docker Desktop 上无法运行,因为它需要访问 Docker 守护进程的文件存储。

    虽然 docker ps 的输出提供了有关容器可写层消耗的磁盘空间的信息,但不包括为每个容器存储的元数据和日志文件的信息。

    可以通过探索 Docker 守护进程的存储位置(默认为 /var/lib/docker)获取更多详细信息。

    $ sudo du -sh /var/lib/docker/containers/*
    
    36K  /var/lib/docker/containers/3ed3c1a10430e09f253704116965b01ca920202d52f3bf381fbb833b8ae356bc
    36K  /var/lib/docker/containers/40ebdd7634162eb42bdb1ba76a395095527e9c0aa40348e6c325bd0aa289423c
    36K  /var/lib/docker/containers/939b3bf9e7ece24bcffec57d974c939da2bdcc6a5077b5459c897c1e2fa37a39
    36K  /var/lib/docker/containers/a5ff32e2b551168b9498870faf16c9cd0af820edf8a5c157f7b80da59d01a107
    36K  /var/lib/docker/containers/cddae31c314fbab3f7eabeb9b26733838187abc9a2ed53f97bd5b04cd7984a5a
    

    这些容器中的每一个在文件系统上只占用 36k 的空间。

  3. Per-container storage

    为了演示这一点,请运行以下命令,将单词 'hello' 写入到容器 my_container_1my_container_2my_container_3 的可写层中的文件里:

    $ for i in {1..3}; do docker exec my_container_$i sh -c 'printf hello > /out.txt'; done
    

    随后再次运行 docker ps 命令显示,这些容器现在每个消耗 5 字节。这些数据是每个容器独有的,不共享。容器的只读层不受影响,仍然由所有容器共享。

    $ docker ps --size --format "table {{.ID}}\t{{.Image}}\t{{.Names}}\t{{.Size}}"
    
    CONTAINER ID   IMAGE                     NAMES            SIZE
    cddae31c314f   acme/my-final-image:1.0   my_container_5   0B (virtual 7.75MB)
    939b3bf9e7ec   acme/my-final-image:1.0   my_container_4   0B (virtual 7.75MB)
    3ed3c1a10430   acme/my-final-image:1.0   my_container_3   5B (virtual 7.75MB)
    a5ff32e2b551   acme/my-final-image:1.0   my_container_2   5B (virtual 7.75MB)
    40ebdd763416   acme/my-final-image:1.0   my_container_1   5B (virtual 7.75MB)
    

前面的示例说明了写时复制(copy-on-write)文件系统如何帮助提高容器的效率。写时复制不仅节省空间,还减少了容器的启动时间。当您创建一个容器(或从同一个镜像创建多个容器)时,Docker 只需要创建一个薄的可写容器层。

如果 Docker 每次创建新容器时都必须复制底层镜像堆栈的完整副本,容器创建时间和使用的磁盘空间将显著增加。这类似于虚拟机的工作方式,每个虚拟机都有一个或多个虚拟磁盘。 vfs 存储 不提供 CoW 文件系统或其他优化。使用此存储驱动程序时,会为每个容器创建镜像数据的完整副本。